分层学习策略

在机器学习中，分层学习是一种将复杂任务分解成多个简单子任务的方法。通过逐层训练模型解决这些子任务，最终组合成一个端到端的系统。这种方法可以提高学习效率和模型性能，适用于处理复杂的数据和问题。